Professionelles Programm in Datenanalyse

Erwerben Sie die Fähigkeiten, Daten zu sammeln, zu verarbeiten, zu analysieren und zu interpretieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Erfahren Sie, wie Sie maschinelles Lernen, Statistik, Data Mining und Big Data nutzen, um neue Strategien in Marketing, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Finanzen und anderen Bereichen zu entwickeln.

Voraussetzungen

Erforderlich

• Kenntnisse in Statistik aus dem Grundstudium im ersten Semester. Müssen Sie diese Voraussetzung erfüllen? Nehmen:
  • Einführung in die Statistik STAT X10

Anforderungen an den Lehrplan

Das Curriculum umfasst 3 Lehrveranstaltungen mit insgesamt 6-semestrigen Einheiten (90 Unterrichtsstunden). Sie können 3 der aufgeführten Kurse auswählen, um das Programm abzuschließen. Die Kandidatinnen und Kandidaten müssen eine nicht erstattungsfähige Fachprogrammgebühr der Studieneinschreibegebühr entrichten.

Sie müssen alle Kurse für eine Briefnote belegen. Um den Abschlusspreis zu erhalten, müssen Sie in jedem Kurs mindestens einen Notendurchschnitt von mindestens 2,5 mit einer Note von C oder besser (keine C-minus-Noten) aufweisen. Alle Studienleistungen müssen innerhalb von drei Jahren abgeschlossen sein.

Wie man sich registriert

Mit der Anmeldung erklären Sie, das Curriculum absolvieren zu wollen. Um sich online für das Professional Program in Data Analysis anzumelden, führen Sie diese beiden Schritte aus:

1. Senden Sie die Online-Anmeldung ab und vervollständigen Sie Ihr Studentenkonto-Profil, wenn Sie ein neuer Student sind.
2. Bezahlen Sie die nicht erstattungsfähige Registrierungsgebühr über Ihren Warenkorb. Bitte erlauben Sie 3–5 Werktage, bis die Anmeldung in Ihrem Studentenkonto erscheint.

Geschätzte Kosten

Jeder Kurs wird individuell berechnet und Sie zahlen die Kursgebühr bei der Einschreibung. Das Programm hat einen geschätzten Preis von 2.900 US-Dollar (ohne Kursmaterialien oder Anmeldegebühr). Kursgebühren können sich ändern.

Zertifikats- und Award-Anfrage

Sobald Sie die Studienleistungen des Programms abgeschlossen haben, benachrichtigen Sie UC Berkeley Extension, dass Sie den Studienplan abgeschlossen haben, und fordern Sie Ihren Abschluss an. Senden Sie eine E-Mail an [email protected]. Nachdem Ihre Unterlagen geprüft, verifiziert und genehmigt wurden (normalerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen), wird Ihnen Ihr Abschlusszeugnis zugesandt.

Wir stellen vor: Career Services!

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Kurse

Kurse zur Datenanalyse

Studenten, die neu in der Datenanalyse sind, sollten mit Einführung in die Datenanalyse COMPSCI X407.9 beginnen.

• Einführung in die Datenanalyse
• Einführung in R: Datenexploration und -visualisierung
• Python für Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen
• Datenanalyse und Visualisierung
• Praktische Statistik für Data Scientists mit R

Datenmanagement-Kurse

• Einführung in Datenbanken
• Einführung in SQL
• Business Intelligence mit SQL Server
• Data Mining mit SQL

Lehrplananforderungen

Das Curriculum umfasst 3 Lehrveranstaltungen zu insgesamt 6 Semestereinheiten (90 Unterrichtsstunden). Sie können 3 der aufgeführten Kurse auswählen, um das Programm abzuschließen. Kandidatinnen und Kandidaten müssen für ein nicht erstattungsfähiges Fachprogramm die Einschreibegebühr für das Studium entrichten.

Sie müssen alle Kurse für eine Briefnote belegen. Um die Auszeichnung für den Abschluss zu erhalten, müssen Sie in jedem Kurs einen Notendurchschnitt von mindestens 2,5 Notenpunkten mit einer Note von C oder besser (keine C-Minus-Noten) beibehalten. Alle Studienleistungen müssen innerhalb von drei Jahren abgeschlossen sein.

Zertifikats- und Auszeichnungsantrag

Sobald Sie die Kursarbeit des Programms abgeschlossen haben, teilen Sie der UC Berkeley Extension mit, dass Sie den Lehrplan abgeschlossen haben, und fordern Sie Ihre Abschlussprämie an. Senden Sie eine E-Mail an [email protected]. Nachdem Ihre Unterlagen überprüft, verifiziert und genehmigt wurden (normalerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen), wird Ihnen Ihre Abschlussprämie per Post zugesandt.

Kurse

Kurse zur Datenanalyse

Studenten, die neu in der Datenanalyse sind, sollten mit Introduction to Data Analytics COMPSCI X407.9 beginnen.

• Einführung in die Datenanalyse
• Einführung in R: Datenexploration und Visualisierung
• Python für Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen
• Datenanalyse und Visualisierung
• Praktische Statistik für Data Scientists mit R

Datenmanagement-Kurse

• Einführung in Datenbanken
• Einführung in SQL
• Business Intelligence mit SQL Server
• Data-Mining mit SQL

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Sie haben an Ihrem Berkeley Academics gearbeitet und planen nun den nächsten Schritt Ihres Berufslebens, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen. Lassen Sie sich vom Team der Berkeley Global Career Services bei Ihren nächsten Schritten unterstützen!